De Sāo Paulo, SP.
TLDR: Saiba porque as grandes firmas globais de consultoria em riscos atuariais e capital humano se tornaram incapazes de gerar inovaçōes disruptivas na previdencia complementar. E porque, agora, a IA poderá expor essa incapacidade.
Você nāo contrata a Mercer, a WTW, a Aon ou a Locton pelo deck de slides de PowerPoint que você recebe, detalhando a soluçāo de previdencia complementar mais adequada à realidade da sua organizaçāo.
Isso é facil provar na era da IA.
Descreva sua estrátegia de desenho de plano para o Claude, deixe ele gerar 75 slides e descubra que você nunca apresentará o resultado para o Conselho de Administraçāo de um cliente.
Os slides parecem ok, a árvore de decisōes está correta, a modelagem de plano segue padrōes de mercado, mesmo assim, um consultor sênior com taxa horaria de R$ 2.193 vai dar uma olhada, jogar tudo fora e começar do zero.
A leitura superficial é que a IA ainda é ruim, mas vai melhor, entāo, as firmas de consultoria ainda têm alguns anos pela frente.
A liçāo, real, é que o deck de slides nunca foi o produto das firmas de consultoria Quando um modelo de IA generativa consegue produzir a parte visivel de um trabalho intelectual, a custo próximo de zero, ele expōe e torna visivel uma separaçāo que sempre existiu, mas que ninguem precificava corretamente:
A separaçāo entre a tarefa e o trabalho.
A mudança
O discurso corrente de que a “IA vai roubar o trabalho” tem um problema: trabalho nāo pode ser tratado como uma coisa unica.
Se você contrata a Mercer para obter um deck com 75 slides, o Claude Code pode produzir uma versāo para você, mas ela será muito, muito ruim.
Mesmo que fosse boa, você nāo pagaria uma firma consultoria por isso.
O que você paga à WTW para fazer é entender minuciosamente sua organizaçāo, os desafios que tem, o perfil do seu quadro de profissionais, como funcionam as politicas de RH, o objetivo da organizaçāo com o plano de previdencia complementar, a cultura da empresa …
O deck de slides final é a tarefa. Coversar com a liderança, entrevistar o CEO, trocar ideia com o CHRO, entender as politicas de RH locais e da matriz, imaginar o que o cliente realmente precisa: isso é o trabalho.
Preste atençāo onde o corte de profissionais está acontecendo em firmas de consultoria de gestāo como a McKinsey e essa separaçāo se tornará visivel também no organograma das grandes firmas de consultoria em fundos de pensāo.
Entre 2025 e 2026 a McKinsey demitiu entre 3 e 4 mil pessoas, reduzindo 10% do headcount. Os cortes se concentraram em funçōes de apoio, analistas, pesquisadores, consultores juniores e back-office.
Esse é o pessoal responsável pelas tarefas, que produz drafts, elabora gráficos, faz análises técnicas, conduz pesquisas, cria planilhas. Essa camada, responsável pelas tarefas, está entrando em colapso:
menos analistas;
sínteses e pesquisas mais rápidas;
menos ciclos de desenvolvimento;
produçāo de rascunhos mais curtos.
A despeito da reduçāo de 10% do headcount, houve um ganho de 30% ou mais de produtividade na elaboraçāo de pesquisas e sinteses, mas isso nāo se refletiu em ganho de receitas, que ficaram estagnadas em $15B a $16B nos ultimos cinco anos
Lendo esses números em conjunto, fica claro que a McKinsey está eliminando a camada que a IA barateou (responsável pelas tarefas), mantendo a camada que a IA nāo tocou (responsável pelo trabalho) e gerando a mesma receita.
Vemos a separaçāo entre tarefa e trabalho acontecendo em tempo real.
A conclusāo errada e o que está de fato acontecendo
Na superficie, a impressāo é que a “IA está automatizando o trabalho de consultoria”, mas quem conclui isso nāo percebe que a coisa está indo numa direçāo diferente.
Todo trabalho intelectual (como o de consultoria) é um conjunto complexo de fatores:
De um lado está a tarefa: aquilo que você aponta, entrega e verifica. A apresentação em PPT, o documento, o relatorio, o software, a minuta do contrato, o atendimento do cliente quando ele liga.
Do outro, está o trabalho: o julgamento do contexto, o alinhamento da soluçāo com a cultura da organizaçāo, a decisāo sobre qual veiculo financeiro adotar (seguradora, fundo de pensāo, plano instituido …), a modelagem do plano de previdencia complementar adequada a este cliente especifico e não a um genérico, as questões políticas, a responsabilidade pelo resultado, o que significa que o nome de um humano estará atrelado a soluçāo final.
Na época em que atuei em grandes empresas globais de consultoria em previdencia complementar, esses dois lados eram inseparáveis, não se podia comprar uma coisa, sem a outra.
Exceto um único cliente, a Schincariol, cuja diretoria me chamou para ouvir minha opinião sobre um problema/desafio que tinha. Nāo quis projeto, nāo pediu proposta, apenas pagou por quatro horas de consultoria senior, ouviu meu “julgamento” e usou o que fazia sentido para eles. Foi o uso mais inteligente de uma firma de consultoria que vi em 40 anos de profissão.
A única maneira de obter a opinião de um consultor senior, de um sócio, era também pagar pela equipe que produzia a apresentação em PPT.
A opinião era real, mas a soluçāo nunca era faturada separadamente, ela vinha junto, agrupada no relatório final, como se o relatorio final fosse o item principal.
Um modelo generativo é uma máquina que desvenda essa lacuna. A IA leva o custo marginal do relatorio a zero e não interfere no julgamento que o produziu.
O trabalho é o conhecimento junto com a sabedoria implicita e um julgamento, a opiniāo, a intuiçāo, as ideas, a sacada, a parte que nāo pode ser decomposta em regras nem escrita em uma receita a ser copiada.
Ao desenhar um plano de previdencia complementar corporativo, você nāo consegue enumerar quais passos levam um consultor senior a sacar que o CEO nāo quer incluir a pensāo por morte no desenho, porque a preocupaçāo dele e da empresa é com o funcionario e nāo com a familia do funcionario.
A IA absorve a metade que pode ser decomposta e deixa intacta a metade que nāo pode.
É aqui que a narrativa apocalíptica da IA roubando empregos se inverte.
Quando as tarefas custavam mais caro, o julgamento estava implícito no preço delas e parcialmente subsidiado por elas. Quando as tarefas se tornam gratuitas, duas coisas acontecem simultaneamente:
O julgamento perde esse subsídio e precisa se sustentar por si só, o que expõe todos aqueles cujo “julgamento” era, na verdade, apenas a capacidade de produzir uma tarefa (conheci alguns consultores assim); e
O real julgamento se torna mais valioso, não menos, porque a tarefa que levou a ele agora é barata e sem diferenciaçāo. Quando qualquer pessoa pode gerar setenta e cinco slides plausíveis, o que falta é saber qual slide está correto e qual recomendação a organização realmente precisa e implementará.
A tarefa barata aumenta o preço do trabalho
É por isso que a McKinsey consegue cortar dez por cento das pessoas e manter a receita constante. Está monetizando o ganho de produtividade ao eliminar a camada de tarefas que subsidiava o trabalho e reprecificando a camada de julgamento.
Essa dinâmica fica clara na estrutura de faturamento. Os clientes se recusam cada vez mais a pagar por horas de analistas e em vez disso, atrelam o pagamento a resultados operacionais quantificáveis.
A taxa horaria era uma unidade de tarefa, o resultado é uma unidade de trabalho e o comprador passou a pagar diretamente pelo segundo, agora que o primeiro está barato.
Isso afeta o modelo de negocios das firmas de consultoria, construído inteiramente em torno de uma abordagem de pacotes.
A firma clássica de consultoria opera em uma estrutura piramidal:
alguns sócios e consultores seniores caros no topo;
uma ampla base de analistas com custo reduzido na parte de baixo; e
a margem de lucro vinda da cobrança do tempo dos analistas com uma alta margem de lucro sobre seus salários.
Essa pirâmide só funcionava porque o produto final exigia mão de obra. Alguém precisava analisar a literatura, formatar a apresentação, criar as planilhas, fazer os graficos e essa ampla base de horas faturáveis de analistas é o que financiava o sócio / consultor senior.
A IA elimina a base da pirâmide.
Quando a tarefa não precisa mais de uma base de analistas para ser feita, a margem de lucro que subsidiava o sócio desaparece e a empresa precisa justificar a presença do sócio / consultor senior apenas com base no trabalho de julgamento.
Algumas firmas de consultoria descobrirão que seus sócios / consultores seniores eram, na verdade, “analistas seniores” disfarçados, rápidos na criação de tarefas, mas com pouco discernimento. Essas empresas se comprimirão em direção à base.
As firmas cujos sócios / consultores seniores possuem julgamento real, algo que nāo pode ser decomposto, manterão os lucros e se livrarão da base, que é precisamente o formato do corte na McKinsey.
Diferente da McKinsey, elas perderam o topo da pirâmide
A reduçāo da quantidade de fundos de pensāo no mundo todo, está afetando o mercado das firmas globais de consultoria em riscos atuariais e capital humano.
Trabalhei na Mercer até 2019, naquela época, havia uma dezena de consultores seniores com décadas de experiência acumulada cada um. Hoje, com elevada experiencia e senioridade, nāo resta nem meia duzia.
Diferente do que ocorreu com a McKinsey, as firmas globais de consultoria em riscos atuariais e capital humano não estão apenas eliminando a base da pirâmide.
Elas já perderam, ao longo da ultima decada e meia, parte relevante do topo. Esse que é o ponto central.
A IA ameaça a camada de tarefas, mas não substitui julgamento, repertório, experiência acumulada, leitura política, intuição profissional nem capacidade de imaginar soluções que ainda não existem.
O problema é que, em muitas dessas firmas, justamente essa camada superior foi sendo esvaziada à medida que:
o mercado de fundos de pensão foi encolhendo,
os grandes planos de previdencia corporativos foram fechando,
as estruturas corporativas foram reduzidas e
os consultores mais experientes se aposentaram, saíram ou deixaram de ser substituídos.
O resultado é uma pirâmide deformada: menos base - que diminui ainda mais porque a IA começa a executar as tarefas repetitivas - e menos topo, porque a senioridade capaz de criar o futuro foi sendo perdida antes mesmo da chegada da IA.
Sobram equipes muito competentes para operar tarefas, revisar premissas, preparar relatórios, atender demandas regulatórias e entregar soluções conhecidas.
Falta a combinação rara de conhecimento técnico, visão de negócios, memória histórica e a ousadia intelectual necessária para desenhar o fundo de pensão do futuro.
É por isso que a ameaça da IA para esse mercado - de consultorias em risco atuarial e capital humano - não é apenas a substituiçāo de analistas.
A ameaça maior da IA é revelar que a maior parte das grandes firmas consultoria já vinha funcionando sem a musculatura estratégica que tinham no passado.
No momento em que o cliente puder gerar diagnósticos, pesquisas, benchmarks, apresentações e propostas de desenho preliminares, a custo quase zero, ficará mais claro o que realmente vale ser comprado: não a tarefa, mas o julgamento.
… só que, a capacidade de julgamento não nasce em prompt engeneering.
Capacidade de julgamento nasce de:
conversas, ao longo de décadas, com conselhos de administraçāo de empresas de capital aberto, conselhos consultivos de startups, ONGs, universidades, com todo tipo de organizaçāo;
errando e acertando a modelagem e o desenho de planos para os mais variados setores econômicos, porte de organizaçāo, cultura de negocios, segmentos de atividade;
entendendo o negócio e a cultura das patrocinadoras;
negociando com sindicatos, advogados e governos;
interpretando mudanças demográficas;
acompanhando e passando por crises econômicas;
vendo reformas regulatórias falharem; e
percebendo, antes dos outros, o ponto exato em que o mundo mudou.
O paradoxo é que exatamente quando a previdência complementar mais precisa de imaginação, de sabedoria, de criatividade e de capacidade de julgamneto — para responder ao envelhecimento populacional, ao trabalho fragmentado, à longevidade, à IA, aos ativos digitais, à economia de plataformas e à perda de centralidade do emprego formal — parte das firmas de consultoria que deveriam liderar essa reinvenção, se tornou boa demais … em administrar o passado.
A IA não matará as firmas de consultoria de risco atuarial e de capital humano porque elas perderam a capacidade de fazer slides, relatórios ou planilhas.
A IA poderá feri-las de morte porque exporá uma dura realidade:
Depois que a tarefa virar commodity restará, ainda, alguém no topo da pirâmide capaz de apontar para as organizaçōes clientes qual futuro elas devem seguir?
Grande abraço,
Eder.
Opiniōes: Todas minhas | Fonte: “Why AI just made consulting more expensive”, escrito por Mohamed Krizi.
Disclaimer: Esse artigo foi escrito com uso de IA, baseado em prompts do autor, em sua profunda experiencia profissional e nas informações das fontes citadas.
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